Size: a a a

2019 December 20

N

Norx in catboost_ru
Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data

https://eng.uber.com/generative-teaching-networks/

Paper:  https://arxiv.org/abs/1912.07768
источник
2019 December 21

SK

Stanislav Kirillov in catboost_ru
Aleksey Astafiev
Подскажите как правильно закрываться модель должна при завершении программы?
Сейчас при завершении появляется вот такое:
Error in sys.excepthook:

Original exception was:
Error in sys.excepthook:
Мы с таким не сталкивались! Подскажи, как воспроизвести? Я примерно догадываюсь как такое может триггериться, но пример упростит дебаг.
источник

AA

Aleksey Astafiev in catboost_ru
Это работает так в unittest. Там поднимается модель из бинарника, что-то предиктится, потом тест заканчивается. И вот такое...
источник

SK

Stanislav Kirillov in catboost_ru
Можешь сделать микропример юниттеста с игрушечной моделькой который падает?
источник

SK

Stanislav Kirillov in catboost_ru
У нас pytest - ы не падают так:(
источник

AA

Aleksey Astafiev in catboost_ru
Я попробую, но уже после нг :) всех с Новым годом :)))🎉
источник

SK

Stanislav Kirillov in catboost_ru
источник

C

Combot in catboost_ru
Alert! Abush ⏳ is a known spammer and is CAS banned. Ban is strongly recommended.
источник
2019 December 24

MS

Marsel Sschnee in catboost_ru
Всем привет!
прохожу grid_search  в поисках оптимальных параметров. В sklearne есть метод gest_estimator
есть ли похожее в catboost? как понять каким параметрам соответствует лучший скор? не могу найти в документации инфу
источник

AD

Anna Veronika Dorogush in catboost_ru
https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_catboost_grid_search.html - вот тут документация. Там в возвращаемом значении есть params. Также в репозитории с туториалами есть туториал по грид серчу и рандом серчу, туда можно заглянуть за примерами.
источник

MS

Marsel Sschnee in catboost_ru
Анна, спасибо, разобрался
источник

AZ

Anton Zakladniy in catboost_ru
Добрый вечер! Скажите, пожалуйста, а поддерживается ли обучение на GPU на кроссвалидации?
источник

AK

Andrei Khropov in catboost_ru
Да
источник

AZ

Anton Zakladniy in catboost_ru
Спасибо! А в чем может быть причина отсутствия отображения графического окна с графиками во время режима GPU в Jupiter Notebook на кроссвалидации?
источник

AK

Andrei Khropov in catboost_ru
В связи с некоторыми особенностями реализации на GPU информация для графиков обновляется сразу пачками итераций, поэтому может быть эффект, что отрисовка появляется позже, но сразу за пачку итераций, но вообще она тоже должна быть.
источник

AZ

Anton Zakladniy in catboost_ru
Andrei Khropov
В связи с некоторыми особенностями реализации на GPU информация для графиков обновляется сразу пачками итераций, поэтому может быть эффект, что отрисовка появляется позже, но сразу за пачку итераций, но вообще она тоже должна быть.
Спасибо, буду разбираться
источник
2019 December 25

C

Combot in catboost_ru
Alert! Ag Hafizah is a known spammer and is CAS banned. Ban is strongly recommended.
источник

VB

Vladimir Baryshev in catboost_ru
Я так понял в катбуст реализован свой метод на КВ?
источник

AK

Andrei Khropov in catboost_ru
Смотря что понимать под "свой". Принцип кросс-валидации стандартный (https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(statistics)#k-fold_cross-validation), реализация в коде со своими техническими особенностями.
источник

AK

Andrei Khropov in catboost_ru
Всем привет! Вышел CatBoost 0.20.2.

New features:
- String class labels are now supported for binary classification
- [CLI only] Timestamp column for the datasets can be provided in separate files.
- [CLI only] Timesplit feature evaluation.
- Process groups of any size in block processing.


Bug fixes:
- classes_count and class_weight params can be now used with user-defined loss functions. #1119
- Form correct metric descriptions on GPU if use_weights gets value by default. #1106
- Correct model.classes_ attribute for binary classification (proper labels instead of always 0 and ``1``). #984
- Fix model.classes_ attribute when classes_count parameter was specified.
- Proper error message when categorical features specified for MultiRMSE training. #1112
- Block processing: It is valid for all groups in a single block to have weights equal to 0
- fix empty asymmetric tree index calculation. #1104
источник